“通过我的研究, 我努力改进超声技术，为各种疾病的声学筛查方法创造一个新的范例,Alycen Wiacek说, Ph.D., 俄亥俄州立大学助理教授, 谁在两个系之间工作——生物工程系和电气与计算机工程系. 当与用于信号检测的硬件和用于图像组合和显示的软件相结合时, 声学技术可以为新一代无痛手术铺平道路, 电离无辐射, 低成本的筛查方法,她补充道.
已经是博士了.D. 约翰霍普金斯大学的学生. Wiacek通过利用人工智能和其他先进的信号处理技术开发超声和光声成像系统，在提高诊断质量和患者护理方面取得了可观的进展. 她实现了一种新颖的深度学习架构, 哪一个直接从原始超声数据中学习了基于物理的特征, 并创造了一种新的基于光声成像的手术指导系统，用于更安全的子宫切除手术.
在2024欧洲杯下注的第二年. Wiacek的实验室, 医学声学全球健康成像和临床翻译(MAGIC)实验室, 继续加强SECS在生物医学成像和人工智能方面的专业知识.
这是她目前的一个项目, 由美国国家航空航天局通过密歇根太空资助联盟提供资助, 重点介绍了血栓形成的数字光学和声学模型的设计. 更通俗的说法是血凝块, 该模型可用于确定定量图像特征的最佳组合，以随时间表征血凝块.
“In 2019, 在太空中发现一个凝块阻塞了宇航员的颈内静脉, 促使研究微重力对血栓形成的影响. 比如国际空间站, 做出如此关键的诊断所需的资源有限. 超声是这种检测的理想成像方法, 但是标准亮度模式(b模式)超声不能随时间定量跟踪血凝块或描述它们的特征,” Dr. Wiacek解释说.
定量超声, 另一方面, 能否利用组织的声散射特性来理解和表征组织微观结构的各个方面. 结合光声成像, 哪一种利用了组织的光吸收特性, 它具有非侵入性地提供关于血凝块状态和组成的定量信息的潜力. 长期, 这些定量方法可以在离体和体内环境中实施, 能够在空间和地球上资源有限的情况下长期监测血栓形成.
另一个研究领域. Wiacek目前正在研究将人工智能与超声波和弹性成像相结合，以改善乳腺癌的诊断和筛查.
弹性成像, 它依赖于一个小的施加力之前和之后的组织运动的测量, 是一种很有前途的方法来补充标准b超. 它可以评估组织内嵌块的刚度. 然而, b模式和弹性成像仍然受到噪声和伪影的影响，这些噪声和伪影是由波通过组织层传播引起的.
“通过在模拟超声和弹性成像图像中添加特定类型的噪声，我们可以模拟真实的临床成像场景. 然后我们通过给它噪声图像和干净图像来训练网络, 让它学习噪音是什么样子的，以及如何消除它. 因此, 当给网络一个新的图像, 它能够有效地去除噪声，提高整体图像质量.博士说。. Wiacek.
“我们正在设计的神经网络利用了传统b超图像和弹性图的信息，以提高两种模式的图像质量，最终更好地可视化乳房肿块,Molly Vue说, 生物工程本科, 她和博士一起工作. Wiacek对该项目进行了研究，最近在2023 Sigma Xi国际卓越研究论坛上获得了工程学本科海报展示奖.
该研究的目标是创建模拟和模拟超声和弹性成像图像的数据集，并开发优化的网络架构以提高图像质量. 在这项研究的结论中. Wiacek计划公开发布所有代码和数据集，以便将来进行基准评估. 本研究由公开大学研究委员会资助.
“通过适当的工程设计, 基于声学的技术成本低, 无痛, 和便携, 使它们成为许多疾病筛查解决方案的未来. Dr. Wiacek的工作正在实现这一未来. 通过使用多模态集成技术创建基于声学的筛选硬件, 优化硬件以无缝过渡到诊所, 开发和优化算法，以获得更好的图像显示, 建立人工智能模型, 在一起, 她正在塑造公平解决方案的未来,Shailesh Lal说, Ph.D.生物工程系教授、系主任.
Dr. Wiacek的研究与美国国家科学基金会(National Science Foundation)和国立卫生研究院(National Institute of Health)几个小组的任务密切相关. 有关她的研究和当前项目的更多信息，请访问实验室网站 www.秒.奥克兰.edu/ ~ awiacek
2023年12月20日
Arina Bokas著
